在工业自动化领域，智能场站的AGV（自动导引车）路径规划一直是提升效率的关键环节。传统基于规则或启发式的算法在面对动态环境时表现局限，而深度强化学习（DRL）技术的引入为这一问题提供了创新解决方案。

以某汽车制造厂智能场站为例，其原有AGV系统采用A*算法进行静态路径规划，但在实际运行中常因物料临时堆放、人员流动等动态因素导致路径阻塞或绕行。通过引入深度强化学习框架，我们构建了以DQN（深度Q网络）为核心的优化模型。该模型将AGV状态（位置、电量、任务优先级）和场站环境（障碍物分布、其他AGV位置）作为输入，输出最优路径决策。

技术实现上，我们设计了多层卷积神经网络提取环境特征，并采用经验回放机制解决数据关联性问题。奖励函数设置兼顾路径长度（-0.1/米）、任务时效性（+10/准时完成）和碰撞规避（-50/次），通过超过10万次迭代训练后，模型在测试环境中显示出显著优势：路径规划效率提升37%，动态避障成功率提高至98.6%。

值得注意的是，算法部署时需解决三大挑战：首先通过迁移学习将仿真环境训练成果适配到实体AGV；其次采用联邦学习框架实现多AGV协同决策；最后开发轻量化模型满足AGV边缘计算设备的算力限制。实际运行数据显示，优化后的系统使场站整体物流效率提升22%，同时降低15%的能源消耗。

该案例证明，深度强化学习不仅能解决传统路径规划算法的适应性缺陷，其自我优化特性更可应对场站布局变更等长期挑战。未来，结合数字孪生技术的实时环境建模，或将进一步释放DRL在工业物流领域的潜力。